This paper presents an original study with the aim of propose and test a machine learning approach to research about employability and employment. To understand how the graduates get employed, researchers propose to build predictive models using machine learning algorithms, extracting after that the most relevant factors that describe the model and employing further analysis techniques like clustering to get deeper insights. To test the proposal, is presented a case study that involves data from the Spanish Observatory for Employability and Employment (OEEU). Using data from this project (information about 3000 students), has been built predictive models that define how these students get a job after finalizing their degrees. The results obtained in this case study are very promising, and encourage authors to refine the process and validate it in further research.

This paper presents an original study with the aim of improving users' performance in completing large questionnaires through adaptability in web forms. Such adaptability is based on the application of machine-learning procedures and an A/B testing approach. To detect the user preferences, behavior, and the optimal version of the forms for all kinds of users, researchers built predictive models using machine-learning algorithms (trained with data from more than 3000 users who participated previously in the questionnaires), extracting the most relevant factors that describe the models, and clustering the users based on their similar characteristics and these factors. Based on these groups and their performance in the system, the researchers generated heuristic rules between the different versions of the web forms to guide users to the most adequate version (modifying the user interface and user experience) for them. To validate the approach and confirm the improvements, the authors tested these redirection rules on a group of more than 1000 users. The results with this cohort of users were better than those achieved without redirection rules at the initial stage. Besides these promising results, the paper proposes a future study that would enhance the process (or automate it) as well as push its application to other fields.

En los últimos años, el fomento de la empleabilidad y la adquisición de competencias se ha convertido en una de las prioridades de las universidades en el marco del Espacio Europeo de Educación Superior. Esto ha supuesto un nuevo impulso para afrontar las crecientes dificultades relacionadas con la inserción laboral de los titulados y los desajustes entre la formación recibida y los requisitos de los puestos de trabajo. En el nuevo paradigma educativo, las competencias se han convertido en la referencia a partir de la cual se organiza, planifica y evalúa el aprendizaje, y las agencias de calidad encargadas de evaluar los planes de estudio han introducido nuevos criterios ligados a la empleabilidad y la inserción laboral. Sin embargo, en España la información sobre muchos de estos temas es insuficiente, especialmente en cuanto a las competencias que se necesitan a lo largo de la vida laboral y la aportación de la universidad en su adquisición, los factores que determinan el acceso al empleo y la estabilidad laboral, la satisfacción con el trabajo y con la formación recibida, la idoneidad de las metodologías educativas utilizadas, o los desajustes entre la educación y el empleo. Con esta finalidad, en el año 2012 se creó el Observatorio de Empleabilidad y Empleo Universitarios. El objetivo de este artículo es la presentación de los resultados de esta iniciativa sistémica de política universitaria encaminada al seguimiento y a la medición de la empleabilidad y el empleo de los universitarios en España.